Antecedentes:

A distócia em bovinos resulta em consequências adversas (aumento da morbidade e mortalidade dos bezerros, diminuição da fertilidade e da produção de leite, baixa sobrevivência da vaca e redução do bem-estar) levando a consideráveis perdas econômicas.

Objetivo:

Classificar os partos do gado leiteiro segundo o seu grau de dificuldade através dos métodos selecionados de data mining (árvores de classificação e regressão (CART), detecção automática de interação chi-quadrado (CHAID) e ârvores estatísticas eficientes e rápidas e imparciais (QUEST)) e identificar os fatores mais importantes para a dificuldade nos partos. Os resultados dos métodos de data mining foram comparados com os resultados do modelo lineal generalizado (GLM) mais convencional.

Métodos:

Foram utilizados 1.342 registos de partos de novilhas da raça polaca Holstein-Frísia branca e preta de quatro fazendas. A dificuldade em um parto foi dividida em três categorias (fácil, média, difícil).

Resultados:

A percentagem de partos corretamente classificados através de CART, CHAID, QUEST e GLM foram de 35,14, 18,92, 19,82 e 43,24% (fácil), 68,70, 73,91, 81,74 e 41,74% (média) e 77,27, 85,45, 73,64 e 81,82% (difícil), respetivamente. Os fatores mais importantes de dificuldade no parto foram a classificação do touro (determinada com base na dificuldade média nos partos de suas filhas), a idade no momento de parto, a categoria de exploração leiteira (com base no rendimento médio de leite) e a temporada de parto.

Conclusão:

Todos os modelos de classificação destacaram-se por sua qualidade satisfatória e foram capazes de prever a categoria de dificuldade de um parto.

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